論文の概要: Optimizing Orbital Parameters of Satellites for a Global Quantum Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02480v1
- Date: Tue, 03 Mar 2026 00:08:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-04 21:38:10.582339
- Title: Optimizing Orbital Parameters of Satellites for a Global Quantum Network
- Title（参考訳）: グローバル量子ネットワークのための衛星の軌道パラメータ最適化
- Authors: Athul Ashok, Owen DePoint, Jackson MacDonald, Albert Williams, Don Towsley,
- Abstract要約: このような量子ネットワークのための衛星群の設計に焦点をあてる。
衛星傾斜角と衛星クラスター配置は, 地上局の固定セットに対して最大エンタングルメント発生率を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.470245096737287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Due to fundamental limitations on terrestrial quantum links, satellites have received considerable attention for their potential as entanglement generation sources in a global quantum internet. In this work, we focus on the problem of designing a constellation of satellites for such a quantum network. We find satellite inclination angles and satellite cluster allocations to achieve maximal entanglement generation rates to fixed sets of globally distributed ground stations. Exploring two black-box optimization frameworks: a Bayesian Optimization (BO) approach and a Genetic Algorithm (GA) approach, we find comparable results, indicating their effectiveness for this optimization task. While GA and BO often perform remarkably similar, BO often converges more efficiently, while later growth noted in GAs is indicative of less susceptibility towards local maxima. In either case, they offer substantial improvements over naive approaches that maximize coverage with respect to ground station placement.
- Abstract（参考訳）: 地上の量子リンクの基本的な制限のため、衛星はグローバルな量子インターネットにおける絡み合いの発生源としての可能性に大きな注目を集めている。
本研究では,このような量子ネットワークのための衛星群の設計に焦点をあてる。
衛星傾斜角と衛星クラスター配置は, 地上局の固定セットに対して最大エンタングルメント発生率を達成する。
ベイズ最適化(BO)アプローチと遺伝的アルゴリズム(GA)アプローチの2つのブラックボックス最適化フレームワークを探索し,これと同等の結果を得た。
GAとBOはしばしば著しく類似しているが、BOはより効率的に収束するが、後にGAsで指摘される成長は局所的な最大値に対する感受性が低いことを示している。
いずれの場合も、地上駅の配置に関してカバー範囲を最大化するナイーブアプローチよりも大幅に改善されている。
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